Richard+Branson
1950年—我出生的那年,被公認(rèn)為是計算機科學(xué)和人工智能之父的阿蘭·圖靈(Alan Turing)撰寫了一篇論文,他在文章的開篇問道:“機器會思考嗎?”(Can machines think?)半個多世紀(jì)之后,這個問題的答案似乎是:“能,但是……”
作為一個“我讀書少你別騙我”型人,我都算不上是人類智慧的權(quán)威,更別提人工智能了。但是,對于越來越多、越來越迫切地想把一切賭注押在數(shù)據(jù)透露出的信息上的知名企業(yè)和初出茅廬的創(chuàng)業(yè)者,我卻很為他們擔(dān)憂。換句話說,無論算法和數(shù)據(jù)將在多遠(yuǎn)的未來成為主流,它們都不應(yīng)該破壞優(yōu)秀的、老派的、憑直覺行事的企業(yè)家精神。
我用一個例子來說明一下我的意思:在某些行業(yè)里,大數(shù)據(jù)就是王道。我們不斷看到新聞頭條在說“黑石集團(tuán)越來越看重大數(shù)據(jù)”“股票挑選者的日子就要到頭了,因為資金經(jīng)理們都在擁抱人工智能了”,這些報道說明了人工智能在商界的滲透,但我們不能忘記,和“會思考”的機器不同,只有人類可以在看到一個點子或者市場機會時說:“去它的數(shù)據(jù),從理論上講這樣可能行不通,但我的直覺告訴我它可行?!?/p>
敢于違背數(shù)據(jù)建議做決策的勇氣背后,可能是過去的錯誤、道聽途說的市場情報(你在一個領(lǐng)域里的人脈將是這些情報的絕佳來源),或者干脆就是你叛逆的本能告訴你,現(xiàn)在就該把謹(jǐn)慎丟到風(fēng)中、大聲一呼:“管它的數(shù)據(jù),咱們做吧!”
事實上我在想,1970年代成功和IBM等巨頭展開競爭的兩位史蒂夫(史蒂夫·喬布斯和史蒂夫·沃茲尼亞克)剛出道的時候,由數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能會如何判斷他們成功的概率;我也在想,對于伊隆·馬斯克(Elon Musk)剛剛創(chuàng)立13年的特斯拉在市值上已經(jīng)超過福特汽車(Ford Motor Company)、而且它的單位產(chǎn)品銷售額只有福特的2%這件事,算法會怎么看。
雖然馬斯克不是“車迷”,但無論如何,他的本能告訴他,盡管電動汽車此前在汽車行業(yè)碰到了許多挫折,但它終將成為未來交通的發(fā)展方向。而且盡管馬斯克擁有的太陽能公司、航天公司和汽車公司技術(shù)含量都很高,但有意思的是,2014年他在麻省理工學(xué)院警告眾人說,技術(shù)領(lǐng)域應(yīng)該“非常謹(jǐn)慎地”對待人工智能,他說:“研究人工智能就是在召喚魔鬼?!?/p>
1984年我們創(chuàng)立維珍大西洋航空的時候,面對的是另一類“AI”魔鬼—由英航、泛美航空和環(huán)球航空把控的航空情報(Airline Intelligence)。當(dāng)時傳統(tǒng)航空業(yè)的各種指標(biāo)都在大聲呼喊:“你這是瘋了!這事兒做不成的!別做航空公司!”這也是為什么我們沒有讓這些數(shù)據(jù)來插手我們的決策。
雖然所謂的“業(yè)界專家”堅持認(rèn)為,我們這樣的公司絕對做不長久,而且還說我們注定會很快從航空業(yè)界消失,但我們依然專注思考如何把業(yè)務(wù)做得和別人不一樣。
如果換到今天創(chuàng)立維珍大西洋航空,我在想人工智能會如何量化無形的服務(wù)(比如空乘的微笑)所帶來的益處,數(shù)據(jù)又會就憑禮貌和尊重贏得顧客給出怎樣的建議呢?
我十分擔(dān)心,開發(fā)人工智能的代價將會是人類才華止步不前、天性磨滅以及體驗式學(xué)習(xí)能力的退化,而推動人類從穴居部落逐步發(fā)展成現(xiàn)代社會的,正是這些本領(lǐng)。
無論何時,只要有可能,公司就必須賦予員工當(dāng)場決策、自主思考的權(quán)力。如果規(guī)則、體制和基于數(shù)據(jù)的流程不斷插手員工決策的過程,公司應(yīng)該鼓勵員工質(zhì)疑它們,而不是叫他們盲目接受現(xiàn)狀。人提出質(zhì)疑非常容易,但機器卻幾乎不可能提出不同的意見—至少現(xiàn)在不行。
總而言之,機器可能可以思考,但它們卻無法感同身受—它是一種人類獨有的特征,在商界乃至生活中都十分常見。所以,盡管我對人工智能將給商業(yè)和日常生活帶來的各種可能感到十分興奮,但我更愿意堅持自己對人類智慧的信心。